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X:Rohan Paul

@rohanpaul_ai · X

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9月11日周五
  1. @rohanpaul_ai70

    K2 Horizon 各模型预训练约使用 20T token,语料混合网页、代码、数学、科学、多语言与合成数据,其中约 17% 的预训练语料包含显式推理轨迹。IFM 称预训练阶段约用了 10T 合成 token,后训练生成 1 亿+ 唯一任务,管线通过监督微调、模型合并、强化学习和专用智能体训练发布。已开源的预训练数据集之一 TxT360-v2(5.3 TB)已上线 Hugging Face。

    推荐理由:K2 Horizon 披露预训练用约 20T token 且 17% 含显式推理轨迹,读者可借此对照模型的训练数据构成。

  2. @rohanpaul_ai29

    这种效率很大程度上来自 Mixture-of-Value Attention,即 MoVA,它把 Mixture-of-Experts 路由扩展到注意力中,而不是只在 feed-forward 层内应用稀疏性。 所以这个 36B 模型有 36B 总参数,但每个 token 只有约 4B 激活,同时仍接近稠密的 32B 模型。 而且因为这些模型是在相同条件下训练的,它们为研究者提供了一个相当干净的稠密 vs 稀疏对比,而不是比较不相关的模型。

  3. @rohanpaul_ai34

    扎克伯格认为多数企业不会像 Meta 或 OpenAI 那样拥有前沿 AI,而是会拥有一个定制化的运营层,反映公司实际运作方式。他称未来每家企业都会像拥有网站、电话、邮箱和社交账号一样拥有自己的 AI,用于与客户互动、销售和支持。这种"自己的 AI"通常不是从零训练的前沿模型,而是构建在共享模型之上、由产品、政策、客户历史和工作方式塑造的层。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
  4. @rohanpaul_ai76

    OpenAI 因 Astra 需求给服务容量带来压力,暂停了 $200 ChatGPT Pro 套餐的新订阅。官方表示现有账户不受影响,其他套餐和 API 仍可正常使用,团队正在尽快增加容量。

    引用@thsottiaux@thsottiaux

    To make sure our current users have an incredible experience and continued access to Astra, we are going to pause subscriptions to our $200 Pro plan. These put the most strain on our systems and we wanted to take the smallest step that allows us to continue giving the broadest access possible. All other plans and the api remain available. There is no impact to existing accounts and we are working on adding more capacity as fast as we can. Thanks!

    推荐理由:OpenAI 因 Astra 需求暂停 $200 Pro 新订阅,读者可看到新模型上线对服务容量的实际压力。

  5. @rohanpaul_ai51

    《纽约时报》报道,OpenAI 表示在完成 Navier-Stokes 之后,已在另一个千禧年大奖难题上取得实质进展,但没有说明是哪一题,也未公布结果,目前正在考虑如何分享这些结果。千禧年大奖难题由 Clay 设立共七题,作者称庞加莱与 Navier-Stokes 已不在该名单中,因此新进展所属题目可能是 Hodge 猜想、Birch and Swinnerton-Dyer 猜想、黎曼猜想、P versus NP 或 Yang-Mills 与质量间隙。

9月10日周四
  1. @rohanpaul_ai65

    Anthropic 经济学团队分享了一个新模型,用于推演 AI 到 2030 年如何影响经济增长、就业和工资,并开放情景探索与问卷结果对比。

    引用@AnthropicAI@AnthropicAI

    Anthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030. Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. https://t.co/AvQlEZNxR0

    推荐理由:Anthropic 经济学团队用情景模型推演 AI 对 2030 年增长与就业的影响,读者可据此看清极端情景的假设条件。

  2. @rohanpaul_ai53

    Axios 报道称,Anthropic 研究员 Jacob Coxon 因担忧 AI 安全辞职,离职时间比股权归属早两个月,因此失去了全部股权。他表示自己离开时任何股权都还没归属,继续推高 Anthropic 估值对他已无收益。他宣布辞职的 X 帖浏览量已超过 1.15 亿,帖中写道认真构建 AI 的人真心相信它可能在本十年末杀死所有人,这不是营销噱头。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Axios: Jacob Coxon quit over safety concerns 2 months before any of his equity vested. At Anthropic, employees vest after 6 months and he had been there 4, so leaving cost him the entire stake. https://t.co/AJ2Swiwawq https://t.co/bgZlk3x2DQ

  3. @rohanpaul_ai62

    Axios 报道,Anthropic 研究员 Jacob Coxon 因对 AI 安全的担忧辞职,此时距其股权归属仅剩 2 个月。按 Anthropic 规定员工在职满 6 个月才能归属股权,而他仅在职 4 个月,因此放弃了全部股权;他向 Axios 表示,自己已无法从推高 Anthropic 估值中获益。他此前在 X 上宣布离职的帖子浏览量已超过 1.15 亿,其中写道,认真做 AI 的人相信它可能在这个十年结束前杀死我们所有人。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Anthropic is approaching IPO marketing while a researcher at the company publicly forecasts a greater than 10% chance of AI causing human extinction within a decade. The information published this piece 🙂 https://t.co/c2OOuGBHGL https://t.co/HDn8vCd3Sh

  4. @rohanpaul_ai28

    https://t.co/iJNVwc2VxV 有人相信全球 GDP 上限是 100 万亿美元。很可能发生的是,AI 将让这 100 万亿变成 200 万亿、300 万亿、500 万亿。GDP 的规模没有根本性上限。 —— Nvidia CEO 黄仁勋 https://t.co/YxfiYZQFMv https://t.co/ldU2tWmXuh

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    "There's a belief that the world's GDP is limited at $100 tn. What's likely to happen is AI is going to cause that $100 tn to become $200 tn, $300 tn, $500 tn. There's no fundamental limit to the size of the GDP." - Nvidia CEO Jensen Huang https://t.co/YxfiYZQFMv https://t.co/ldU2tWmXuh

  5. @rohanpaul_ai46

    “有一种观点认为全球 GDP 上限是 100 万亿美元。但很可能发生的是,AI 将推动这 100 万亿变成 200 万亿、300 万亿、500 万亿。GDP 的规模不存在根本性上限。” —— Nvidia CEO 黄仁勋 https://t.co/YxfiYZQFMv https://t.co/ldU2tWmXuh

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    In its latest research, Anthropic projects 32% US GDP growth by 2030 in extreme AI Scenario Some takeaways: - The extreme scenario assumes AI performs nearly all knowledge-work tasks autonomously and creates essentially no new knowledge tasks for humans, a combination the authors say would likely require recursively self-improving AI adopted rapidly. - US GDP is 32.4% higher in 2030 than without AI, yet total labor income barely changes while capital’s share of GDP rises from about 40% to 54.8%. - The extreme scenario puts knowledge-worker unemployment at 17.9% by 2030, compared with 3.9% for other workers and 11.9% across the economy. - knowledge-worker pay is 11.5% below the no-AI baseline in 2030, while other workers earn 33.6% more and average pay across workers is 9.7% higher. - In its substantial and extreme scenarios, Anthropic explicitly says coders and call service center agents may have to switch into professions such as electrician and nurse because those occupations are less exposed to AI. - Anthropic excludes hyper-capable robots from its model and reports that some external reviewers questioned whether AI-exposed occupations would shrink at all, with others suggesting the extreme scenario is better understood as a thought experiment.

  6. @rohanpaul_ai52

    Anthropic 经济团队发布一项研究,模拟 AI 到 2030 年对美国经济增长、就业和工资的影响,称极端情景下美国 GDP 比无 AI 基线高出 32.4%。

    引用@AnthropicAI@AnthropicAI

    Anthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030. Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. https://t.co/AvQlEZNxR0

  7. @rohanpaul_ai42

    一项针对 100 名大学生的研究让受试者仅通过对话完成 3 个无代码应用构建任务、全程不看源码,结果显示 CS 成绩与 Vibe Coding 表现的相关性为 0.39,高于写作的 0.29,两者同时纳入时 CS 的独立预测价值约为写作的 2 倍。写作仍有作用,因为写作能力更强的受试者提示词更清晰、更有条理,而更好的提示词与更好的应用相关。

  8. @rohanpaul_ai52

    Sam Altman 在 YC Startup School 2026 与 Garry Tan 的对话中谈到 AI token 用量正呈指数级增长。他回顾六年半前全球 token 用量最高者是 OpenAI 一名员工、每月约 10 万 token,当时人均用量近乎为零,而如今全球人均每月约 10 万 token、OpenAI 内部用量最高者达数千亿。他据此推测再过六年半,人均每月用量可达 5000 亿 token,最高者则达到千万亿甚至数千万亿级别。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Sam Altman on how AI token usage is growing at an exponential rate. "6 and a half years ago, the world token leader was an OpenAI employee using about 100,000 tokens a month. And this seemed ludicrous at the time. The worldwide average per capita was, like, zero. Now, the worldwide average of tokens per month, is like 100,000, and the token leader at OpenAI uses something in the hundreds of billions. If that happens again, which I think it probably will, then in another six and a half years, the average person uses, let’s say, 500 billion tokens a month, and the token leader uses a quadrillion or quadrillions of tokens a month. And I think that will just become the expectation." --- He was at YC Startup School 2026, in conversation @garrytan From "Y Combinator" YouTube channel, (full video link in comment)

  9. @rohanpaul_ai50

    Sam Altman 在 YC Startup School 2026 与 Garry Tan 的对话中表示,AI token 用量正以指数速度增长。他回顾六年半前全球 token 用量最高的是 OpenAI 一名员工,每月约 10 万 token,当时全球人均近乎为零;如今全球人均月用量已约 10 万,OpenAI 内部用量最高者达到数千亿。

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    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    OpenAI's usage pattern from CFO Sarah Friar's new interview. "Our free users do about seven turns, or seven questions, a day. Our first paid tier does double that, about 15. Our real paid tier, Plus, which is $20, is about 3x, and Pro is about 11x over a free user." Our mission at OpenAI is AGI for the benefit of humanity, not for the benefit of humanity who can pay, or for the benefit of humanity who live in an enterprise" ---- From @theallinpod YouTube channel, (link in comment)

  10. @rohanpaul_ai44

    Fable 5 到 Fable 5.1,写作风格有不少变化, 破折号、模糊措辞、赞美和套话在 Claude Fable 5.1 中全部减少,而分号使用上升。 "yes"和"exactly"这类表示认同的开场白降幅最大,降至回复的 0.99%,而 Fable 5 为 2.35%。 模糊措辞下降 36%,"honestly"和"frankly"这类诚实用语下降 45%,赞美从 3.17% 降至回复的 1.98%。 来自 Arena 对数万条高推理 Text Arena 输出的分析,

  11. @rohanpaul_ai29

    分析师 Eric Seufert 认为 Meta 的 AI 机会不止于广告制作,更大布局是成为整个广告漏斗的操作系统,尤其面向中小企业。中小企业的瓶颈常是运营人力而非模型获取,通用助手只能建议实验,仍需人工做变体、接分析、解读结果并反复迭代,Meta 可用专用 AI 在广告系统内自动化这些执行环节。这一层的价值来自执行而非模型质量,将挤压低端市场的代理公司和独立优化软件。

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